private-local.ai vs ChatGPT: una comparativa para uso empresarial
Benjamin Spinola, Fundador
Publicado Actualizado 14 minutos de lectura
private-local.ai vs ChatGPT es, en esencia, una elección sobre dónde se ejecuta la inteligencia artificial (IA): en los servidores de OpenAI o en una máquina propiedad de su empresa. ChatGPT es un producto acabado. Sus modelos actuales son GPT-6 Astra, publicado el 3 de septiembre de 2026, y GPT-5.6 Sol; ya funciona dentro de Microsoft Excel, PowerPoint y Word, y OpenAI lo mejora de forma continua. Sin embargo, todo lo que un usuario escribe o sube lo procesa OpenAI, y muchos usuarios y empresarios tienen serias dudas sobre si su propiedad intelectual y la información de sus clientes están seguras allí.
La diferencia no es una cuestión de funciones concretas. ChatGPT es un servicio que una empresa utiliza, mientras que una instalación local es una infraestructura que la empresa posee: modelos abiertos que se ejecutan en una máquina que ha comprado, con su material dentro de la propia empresa. Es una decisión de mayor calado, y nuestra prueba existe para que pueda tomarse sobre la base de hechos comprobados. Operamos un NVIDIA DGX Spark con un modelo abierto y facilitamos una dirección web y una clave de acceso para él, de modo que usted pueda conectar sus propias herramientas y ejecutar sus propias tareas antes de comprar ningún equipo. La prueba muestra si tener esa configuración en propiedad le daría los resultados que necesita.
Esta página compara siete tareas que las empresas encargan habitualmente a la IA, desde libros de Excel hasta la investigación web, a partir de datos actuales: lo que ChatGPT hace hoy, dónde están sus límites y qué rendimiento ofrecen los modelos abiertos. Dos pruebas de rendimiento públicas enmarcan la comparación: GDPval-AA, una repetición independiente realizada por Artificial Analysis de la propia prueba de rendimiento de OpenAI sobre trabajo profesional, y el Artificial Analysis Intelligence Index.
private-local.ai vs ChatGPT: las principales diferencias
| private-local.ai | ChatGPT | |
|---|---|---|
| Quién opera el sistema y dónde | Lo opera su empresa, en una máquina que compra y ubica donde decida; la mantiene un empleado o un proveedor. Durante la prueba, operamos la máquina por horas en su nombre, para que usted pueda evaluar el hardware antes de comprar ninguno. | Lo opera OpenAI en sus propios servidores. Los usuarios inician sesión y lo utilizan; no hay que instalar ni mantener nada, ni sustituir hardware más adelante. |
| Qué ocurre con sus datos | En una máquina propiedad de su empresa, los prompts, los archivos y los resultados permanecen en esa máquina. | En los planes para consumidores, OpenAI utiliza las conversaciones para el entrenamiento salvo que el usuario lo desactive; en Business, Enterprise y la interfaz de programación de aplicaciones (API), no lo hace de forma predeterminada. El procesamiento dentro de Europa está disponible para Enterprise, Edu y la API, mientras que Business conserva una copia en Estados Unidos para la supervisión de abusos. En el litigio por derechos de autor del New York Times, un tribunal ordenó a OpenAI en enero de 2026 entregar 20 millones de registros de conversaciones sin datos identificativos. |
| Qué se puede verificar y repetir | La máquina exacta, la versión del modelo y el software de inferencia están documentados, de modo que un resultado pueda reproducirse más adelante en el equipo que usted compraría. Toda la configuración puede inspeccionarse. | OpenAI nombra y documenta sus modelos, pero el hardware y el software de inferencia pertenecen a OpenAI y pueden cambiar. Los usuarios pueden evaluar las respuestas, pero no la configuración que las ha producido. |
| Qué modelos están disponibles | Se utilizan modelos abiertos que usted elige y fija en una versión concreta. Empezamos con tres familias de modelos: Qwen, DeepSeek y GLM. Qué modelos caben depende de la memoria de la máquina que compre, y por eso la prueba utiliza hardware real. | Se utilizan los modelos propios de OpenAI, GPT-6 Astra, GPT-6 Sol y GPT-5.6 Sol, que permanecen en los servidores de OpenAI. OpenAI también publica dos modelos abiertos, gpt-oss-120b y gpt-oss-20b, cuyas puntuaciones quedan muy por debajo de las de sus modelos actuales. |
| Cómo se estructuran los costes | Se trata de una compra única de equipo, más el coste de operarlo: electricidad, espacio, actualizaciones y tiempo del personal. Los costes son de inversión y de explotación, no una cuota mensual por persona. La prueba que sirve de base a esta decisión se factura por horas, y la tarifa se publica en nuestra página de precios. | Se trata de una suscripción facturada por persona y mes, o de una facturación por volumen a través de la API. No hay equipo que comprar ni operar, y el coste crece con el número de usuarios; los precios actuales figuran más abajo. |
| Qué se necesita para empezar | Usted selecciona una configuración de una breve lista y recibe una dirección web y una clave de acceso para ella. La reserva en autoservicio está en desarrollo; hasta que esté disponible, las configuraciones se solicitan mediante un formulario. | El usuario crea una cuenta y puede empezar de inmediato; no se necesita ninguna configuración adicional. |
Qué muestran las pruebas de rendimiento públicas
GDPval-AA, publicado por Artificial Analysis, ejecuta las 220 tareas públicas de la prueba de rendimiento GDPval de OpenAI en un único entorno neutral. Las tareas son trabajos acabados de 44 profesiones, como libros de cálculo, informes y presentaciones. Unos expertos comparan dos resultados sin saber qué modelo ha producido cada uno, y el veredicto se expresa como una puntuación en la escala Elo que se utiliza en el ajedrez: una ventaja de 50 puntos significa que los evaluadores prefieren el trabajo del modelo que va por delante en unas 57 de cada 100 comparaciones. El Artificial Analysis Intelligence Index combina diez evaluaciones de razonamiento, conocimientos, programación y tareas profesionales en una única puntuación.
| Modelo | Desarrollador | Puntuación en GDPval-AA | Intelligence Index |
|---|---|---|---|
| GLM-5.3 Flash | Z.ai, pesos abiertos | 1641 | 42 |
| Qwen3.8-Flash-Next | Alibaba, pesos abiertos | 1612 | 40 |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek, pesos abiertos | 1600 | 39 |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI | 1588 | 47 |
| GPT-6 Astra | OpenAI | 1542 | 53 |
| GPT-6 Sol | OpenAI | 1487 | 48 |
| gpt-oss-120b | OpenAI, pesos abiertos | 596 | 12 |
En los trabajos acabados, los mejores modelos abiertos obtienen una puntuación superior a la de los modelos actuales de OpenAI. En el índice más amplio, el modelo más reciente de OpenAI va en cabeza.
Las cifras se consultaron en Artificial Analysis el 28 de septiembre de 2026, cada una con el nivel de razonamiento más alto del modelo y con el modelo completo ejecutándose en los servidores de su proveedor. Claude Opus 5.5, de Anthropic, encabeza ambas medidas, con 1846 y 58.
Comparación de siete tareas cotidianas
Para cada tarea, esta sección indica qué hace hoy ChatGPT y con qué calidad, y qué consigue un modelo abierto en una máquina de su propiedad. Cada cifra figura con su fecha en las fuentes al final de la página.
Libros de Excel
ChatGPT va por delante en el trabajo exigente con hojas de cálculo.
Modelos abiertos en su propia máquina
Un modelo abierto con una herramienta de Python escribe fórmulas que funcionan y gráficos nativos, y LibreOffice los recalcula y los comprueba; las tablas dinámicas no son compatibles. En SpreadsheetBench 2, los modelos abiertos resolvieron entre el 7 y el 17 por ciento de las tareas, y con solo cambiar la configuración de las herramientas un mismo modelo osciló entre el 9 y el 16 por ciento, lo que demuestra que las herramientas conectadas importan tanto como el modelo. En nuestra propia prueba de IA en contabilidad, el modelo abierto GLM-5.3 Flash creó un libro conciliado a partir de 66 facturas y obtuvo 90 de 95 puntos, frente a los 82 y 72 puntos de GPT-5.6 Sol en dos ejecuciones.
ChatGPT hoy
Desde mayo de 2026, ChatGPT for Excel funciona en un panel lateral dentro de Excel en todos los planes y crea libros con varias hojas, fórmulas que funcionan y gráficos. OpenAI indica que las fórmulas complejas pueden requerir trabajo manual y que es posible que las macros no sean totalmente compatibles. En SpreadsheetBench 2, una prueba de rendimiento con 321 libros reales de empresas, los mejores modelos propietarios resolvieron entre el 24 y el 35 por ciento de las tareas.
Presentaciones de PowerPoint
La calidad es comparable; ChatGPT resulta más cómodo dentro de PowerPoint.
Modelos abiertos en su propia máquina
En AA-Briefcase, que evalúa proyectos de varias semanas con hojas de cálculo, presentaciones y memorandos, Qwen3.8-Flash-Next obtiene 1588, ligeramente por delante de GPT-6 Astra, con 1569, y por encima de GPT-5.6 Sol, con 1487. Un modelo abierto rellena los marcadores de posición de su propia plantilla y añade gráficos editables mediante Python.
ChatGPT hoy
Desde julio de 2026, ChatGPT for PowerPoint redacta y revisa presentaciones editables en todos los planes. La página de ayuda de OpenAI indica que es posible que las diapositivas no se ajusten exactamente a una plantilla y que la compatibilidad con gráficos y formas puede ser limitada.
Documentos de Word y contratos
Los resultados son comparables; los mejores modelos abiertos obtienen mejores puntuaciones en informes y memorandos.
Modelos abiertos en su propia máquina
En GDPval-AA, que incluye informes y memorandos, GLM, Qwen y DeepSeek obtienen mejores puntuaciones que GPT-5.6 Sol y que GPT-6 Astra. Una herramienta de Python escribe archivos de Word con comentarios; el control de cambios requiere trabajo adicional.
ChatGPT hoy
ChatGPT for Word se lanzó el 17 de septiembre de 2026. Redacta, resume y revisa texto dentro de Word y ofrece instrucciones reutilizables para memorandos y revisión de contratos. OpenAI indica que el formato complejo y las tablas pueden requerir corrección manual, y su documentación no menciona el control de cambios.
Correo electrónico
Los modelos rinden igual de bien; ChatGPT resulta más cómodo.
Modelos abiertos en su propia máquina
El modelo escribe el texto, y el propio cliente de correo de la empresa o su software de automatización lee y envía los mensajes. En AutomationBench-AA, que simula flujos de trabajo empresariales en Gmail, Slack y Salesforce, DeepSeek V4.1 Flash completó el 68,9 por ciento de los objetivos y GPT-6 Astra, el 68,5 por ciento.
ChatGPT hoy
Con Gmail u Outlook conectados, ChatGPT redacta y envía correos electrónicos y puede iniciar una tarea cuando llega un mensaje nuevo, deteniéndose para pedir aprobación cuando es necesario. Desde buzones compartidos, solo envía texto sin formato y no puede leer archivos adjuntos.
Investigación web
ChatGPT va por delante.
Modelos abiertos en su propia máquina
Los mejores modelos abiertos que caben en una sola máquina obtienen entre el 64 y el 68 por ciento en BrowseComp. Con cualquiera de los dos enfoques, cada búsqueda web transmite la consulta a un motor de búsqueda externo.
ChatGPT hoy
La función Deep research planifica una búsqueda, lee fuentes y aplicaciones conectadas, y redacta un informe con citas. OpenAI publica una puntuación del 91,5 por ciento para GPT-6 Astra en BrowseComp, una prueba que consiste en encontrar en la web datos difíciles de localizar, e indica que los resultados de búsqueda y las citas pueden ser incompletos, estar desactualizados o ser incorrectos.
Generación de imágenes
ChatGPT va claramente por delante.
Modelos abiertos en su propia máquina
En las comparaciones públicas, los votantes prefieren GPT Image 2.5 al mejor modelo abierto de imagen en aproximadamente tres de cada cuatro casos. La mayoría de los modelos abiertos de imagen potentes requieren una licencia de pago para uso comercial, y en un DGX Spark una imagen de alta calidad tarda minutos, no segundos.
ChatGPT hoy
GPT Image 2.5, publicado el 8 de septiembre de 2026, ocupa el primer puesto en las dos clasificaciones públicas de imágenes. Edita partes de una imagen y combina varias imágenes de referencia. La propia guía de OpenAI indica que sus modelos de imagen todavía tienen dificultades con la colocación precisa del texto y con la coherencia de los elementos de marca.
Análisis de archivos de datos
El rendimiento es comparable en las preguntas sencillas; ChatGPT va por delante en las difíciles.
Modelos abiertos en su propia máquina
En el mismo estudio, gpt-oss-120b respondió correctamente el 71 por ciento de las preguntas sencillas y el 8 por ciento de las difíciles. En una máquina de su propiedad, los archivos se analizan donde están almacenados y nunca se envían a un proveedor externo.
ChatGPT hoy
ChatGPT analiza con Python archivos de Excel, de valores separados por comas (CSV), de JavaScript Object Notation (JSON), de Extensible Markup Language (XML) y de Portable Document Format (PDF), de hasta 512 megabytes por archivo. En el estudio independiente DSGym, GPT-5 respondió correctamente el 75 por ciento de las preguntas sencillas de análisis de datos y el 28 por ciento de las difíciles. Su entorno de análisis no tiene acceso a internet y puede interpretar mal las tablas escaneadas.
Cuánto cuesta ChatGPT
ChatGPT se vende por persona y mes, y la API, que las empresas utilizan para su propio software, se factura según el volumen de texto procesado. Nuestra prueba cuesta 10 € por hora, y una máquina propia es una compra única más el coste de operarla.
| Plan | Precio | Modelos |
|---|---|---|
| Free | 0 US$ | GPT-5.6 Luna, con límites de uso |
| Go | 8 US$ | GPT-5.6 Luna |
| Plus | 20 US$ | GPT-5.6 Sol; GPT-6 Astra solo en el agente Work y en Codex, con límites de uso |
| Pro | 100 US$ | GPT-5.6 Sol y GPT-6 Pro sobre GPT-6 Astra para un máximo de 50 mensajes por semana |
| Business, licencia estándar | 25 US$20 US$ con facturación anual | GPT-5.6 Sol y GPT-6 Pro para un máximo de 15 mensajes al mes |
| Business, licencia prémium | 125 US$100 US$ con facturación anual | GPT-5.6 Sol y GPT-6 Pro para un máximo de 50 mensajes por semana |
| Enterprise | Precio a medida | GPT-6 Astra, una vez que un administrador lo activa |
| Modelo | Entrada | Salida |
|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 10 US$ | 50 US$ |
| GPT-6 Sol | 2 US$ | 10 US$ |
| GPT-6 Luna | 0,10 US$ | 0,50 US$ |
| GPT-5.6 Sol | 4 US$ | 20 US$ |
Son precios de catálogo de Estados Unidos sin impuestos, consultados el 28 de septiembre de 2026. Pro también tenía un nivel de 200 US$, cerrado a nuevos suscriptores desde el 10 de septiembre de 2026, y GPT-5.6 Sol se ofrece a un precio promocional en la API hasta al menos el 21 de noviembre de 2026. Un token equivale aproximadamente a tres cuartas partes de una palabra en inglés.
Qué opción conviene a cada empresa
ChatGPT es la mejor opción si
- Necesita la generación de imágenes y la investigación web más potentes, y nada de aquello para lo que utiliza la IA es confidencial.
- Nadie en su empresa puede mantener una máquina. Un sistema local debe instalarse, actualizarse y mantenerse.
- Su uso es ligero u ocasional. Es difícil superar una suscripción cuando su propia máquina estaría inactiva la mayor parte del día.
Merece la pena considerar un hardware propio si
- Maneja material que no debería enviarse en absoluto a un proveedor externo, como documentación de clientes, contratos, código fuente, historiales de pacientes o expedientes de casos, o cualquier información sujeta a un acuerdo sobre dónde pueden tratarse los datos. Una máquina propia mantiene ese material dentro de la empresa, y la prueba muestra si una máquina así haría el trabajo.
- El mismo tipo de tarea se ejecuta con frecuencia y en grandes volúmenes. Es en el trabajo constante y repetido donde tener equipo propio empieza a compensar.
- Necesita saber exactamente qué produjo una respuesta y poder repetirla más adelante con la misma configuración.
Fuentes y notas
La columna de ChatGPT se basa en la documentación y las notas de versión de OpenAI, consultadas el 28 de septiembre de 2026. Las puntuaciones proceden de Artificial Analysis (GDPval-AA versión 2.1, AA-Briefcase versión 1.1, AutomationBench-AA, el Intelligence Index versión 4.3.2 y su clasificación de texto a imagen), consultadas el mismo día. Los precios proceden de las páginas de precios de ChatGPT y de la API de OpenAI, también consultadas el 28 de septiembre de 2026. Otras cifras proceden de SpreadsheetBench 2 (29 de junio de 2026), del estudio DSGym (22 de enero de 2026) y de los resultados de BrowseComp publicados por OpenAI y por la clasificación de Steel (4 de septiembre de 2026).
Aquí se añadirán nuestras propias mediciones con configuraciones identificadas, indicando la máquina, la versión del modelo, la tarea y la fecha. Si alguna información de esta página está desactualizada, indíquenoslo y la corregiremos.
Pendiente de añadir
- Se añadirán resultados fechados de una máquina, un modelo y una configuración de inferencia identificados, con las tareas que fallaron junto a las que se completaron con éxito.
- Se añadirá una repetición de las siete tareas en un DGX Spark con los modelos que ofrecemos, con resultados fechados.
- Se añadirá una nota sobre la máquina que produjo nuestras cifras, para que pueda compararse con el equipo que usted está valorando.
Para seguir leyendo: las otras cuatro comparativas tratan sobre Palantir, el motor de código abierto LocalAI, la empresa de anonimización de datos Private AI y el asistente Seesa, que se instala en la sede del cliente. La guía cómo ejecutar IA localmente explica la vía técnica.
Preguntas sobre private-local.ai y ChatGPT
private-local.ai vs ChatGPT: ¿cuál deberíamos elegir?
Depende del trabajo. Una configuración propia merece la pena cuando el mismo tipo de tarea se repite en grandes volúmenes, cuando el material es sensible o cuando usted necesita saber y repetir exactamente qué produjo un resultado; además, en los trabajos acabados los mejores modelos abiertos obtienen ya mejores puntuaciones que los modelos actuales de OpenAI. ChatGPT sigue por delante en la generación de imágenes y la investigación web. La decisión se toma tarea por tarea, no una sola vez para toda la empresa, y la prueba le permite tomarla con su propio trabajo.
¿Podemos ejecutar los modelos de ChatGPT en nuestro propio hardware?
Los modelos que utiliza ChatGPT no pueden ejecutarse en hardware propio: GPT-6 Astra, GPT-6 Sol y GPT-5.6 Sol permanecen en los servidores de OpenAI. OpenAI sí publica dos modelos abiertos, y gpt-oss-120b funciona en un DGX Spark, pero su puntuación queda muy por debajo de la de los modelos actuales, con 596 puntos en GDPval-AA frente a los 1542 de GPT-6 Astra. Ejecutar IA en equipos propios implica, por tanto, utilizar modelos abiertos como GLM, Qwen o DeepSeek, y la cuestión decisiva es si alguno de ellos realiza su tarea concreta lo bastante bien. Una prueba responde exactamente a esa cuestión.
¿Cuánto cuesta una prueba y cómo se reserva?
La prueba cuesta 10 € por hora de acceso al endpoint, y la mayoría de las dudas se resuelven en una o dos horas. La reserva en autoservicio está en desarrollo; hasta que esté disponible, usted solicita la configuración elegida mediante el formulario de contacto.
¿Qué modelos de ChatGPT abarca esta comparativa?
GPT-6 Astra, publicado el 3 de septiembre de 2026, es el modelo más capaz de OpenAI; GPT-5.6 Sol es el modelo que utilizan los suscriptores de Plus en ChatGPT; y GPT-6 Sol llegó el 22 de septiembre de 2026 para el agente Work de ChatGPT y para Codex. Cada puntuación de esta página indica el modelo al que se refiere.
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